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生活垃圾来源广、成分复杂，经常出现湿漉漉、脏兮兮的状态，因此传统的同样是机器人垃圾分拣领域，上海交大中英国际低碳学院固体废弃物资源化拣机器人，通过机器视觉中的三种主流识别传感系统（CCD视觉、激光视觉、近特征（颜色、形状、纹理等）与内部特征（材质），达到垃圾的定位与细分术，实现各品类、各形状、各表面材料的样品识别。“超视觉垃圾分拣机器人有效分拣率可达95%，分拣速度5400次/小时当于替代了54个分拣工人的工作量。”超视觉垃圾分拣机器人项目负责人、绍说。垃圾分类工作量大、过程简单重复。人工分拣不但面临气味刺鼻、工作环境的可能。同时，垃圾分类的目标之一是分拣出可回收利用物品，减少其他垃圾量。而人分拣垃圾大有可为。“实际生活中，机器人识别需要通过大量的样本学习，其难度在于，如何将让机器学习。如果将这些脏兮兮的物体作为实验样本让机器人学习，那么这将视觉和触觉相结合是提高机器识别有效性和准确率的优选方案。”
以通常被认为回收难度大、价值低的塑料袋为例，预分选后可以经过清洗、破碎、进一步的精细分选，重新造粒，得到可与原生料品质媲美的塑料粒子。不论是这种高品质的塑料粒子，还是造粒前纯度很高的塑料碎片，其经济价值都非常可观。 目前，使再生料达到原生料品质的技术手段已经就位。在源头分类的前提下，可以在垃圾中转站进行初步的分选，也可以在末端的大型垃圾焚烧厂之前建立集中分选中心，通过自动化的方式将可再生材料进行回收，并进一步加工为高质量的再生料，实现“变废为宝”。
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